바이오인식 시스템은 변하지 않는 고유의 특성으로 인하여 범죄를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 바이오인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 많은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 정보를 보호하기 위하여 실수형 오류정보 부호 코드화를 수행하는 실수형 퍼지 볼트를 이용한 다중 바이오 인식 시스템을 개발한다. 제안된 방법은 실수형 퍼지볼트를 이용함으로써 분실시 재생성할 수 없는 지문 및 얼굴 특징값과 달리 개인 킷값을 수시로 변경할 수 있다는 장점과 두 가지 바이오정보를 융합함으로써 보안이 강화된 바이오인식 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 실험한 결과 기존 방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
본 논문은 좀 더 세밀한 얼굴의 특징점을 검출하기 위하여 계곡에너지[1]를 확장한 확장형 계곡에너지 알고리즘을 제안하였다. 제안된 계곡에너지는 먼저 화소간의 밝기의 차이를 측정하는 계곡 마스크의 크기를 고정시키지 않고 가변의 형태로 구성하였다. 다음으로 여러 마스크에 따라 발생된 서로 다른 값들을 누적시킴으로써 계곡에너지의 특징점의 정보를 다양화시켰다. 결국 환경변화에 보다 유연한 계곡에너지를 구할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위하여 많은 영상에 적용하여 실험한 결과 98% 이상의 얼굴특징 영역을 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 계층형 적대적 생성 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)에서 오류 판별자를 추가하여 영상 생성 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 영상 생성 방법에서는 영상 생성자가 빈번히 발생시키는 오류에 대해 별도로 학습을 수행하는 판별자를 모델에 추가하여 계층형 적대적 생성 신경망을 구성하였다. 본 논문에서 제안한 모델을 이용하여 생성한 영상의 효용성을 검증하는 방법으로는 Inception Score를 사용하였다. 학습 데이터로 celebA의 유명인 얼굴 이미지 중 정면 이미지 155,680장을 이용하였다. 본 논문의 모델로 생성한 10,000장의 얼굴 이미지를 Inception Score로 평가한 결과, 평균 1.742p의 성능을 나타내어 기존의 영상 생성 방법보다 높은 점수를 얻을 수 있었으며, 효용성을 확인할 수 있었다.
실감형 게임은 사람의 신체 움직임 및 오감을 최대한 반영한 리얼리티를 추구하는 전문적인 게임이다. 현재 개발된 실감형 게임들은 비 장애우를 대상으로 만들어 졌기 때문에 많은 움직임을 필요로 한다. 하지만 신체적 불편함을 가진 장애우들은 이러한 게임들을 이용하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 PC상에서 최소의 얼굴 움직임을 사용하여 수행할 수 있는 실감형 게임 시스템을 제안한다. 제안된 실감형 게임 시스템은 웹 카메라로부터 얻어진 영상에서 신경망 기반의 텍스쳐 분류기를 이용하여 눈 영역을 추출한다. 추출된 눈 영역은 Mean-shift 알고리즘을 이용하여 실시간으로 추적되어지고, 그 결과로 마우스의 움직임이 제어된다. 구현된 flash게임과 연동하여 게임을 눈의 움직임으로 제어 할 수 있다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 장애우와 비 장애우로 분류하여 성능을 평가 하였다. 그 결과 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙하게 신체 장애우 에게 활용 될 수 있으며 복잡한 환경에서도 확실한 얼굴 추적을 통하여 실감형 게임 시스템을 실행 할 수 있음이 증명되었다.
중앙 집중형 구조로 인터넷을 통해 온디맨드 컴퓨팅 리소스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅 기술이 범용화 됨에 따라, 다양하고 높은 성능의 컴퓨팅 자원을 사용하는 어플리케이션이 늘고 있다. 하지만 특정 어플리케이션은 인터넷을 이용한 중앙 집중형 구조인 클라우드 컴퓨팅 자원을 사용하는 경우 서비스 품질에 영향을 받을 수 있다. 본 연구는 영상 기반 멤버 검증 어플리케이션의 운용에 있어 영상 데이터의 방대한 크기에 따른 지연시간, 네트워크 병목현상 및 영상에 포함된 얼굴 이미지로 인한 개인신상정보 관련 문제 등을 완화하기 위한 마이크로서비스화 및 분산 배치 기법을 보인다. 또한 이 멤버 검증 어플리케이션의 분산 배치 기법을 적용하여 Docker 컨테이너 단위 마이크로서비스의 배포, 스케일링, 운영을 자동화하기 위한 오픈소스 플랫폼인 Kubernetes를 활용하여 구현함으로써 검증하였다.
본 논문에서는 변형된 하우스더프 거리 (MDH: Modified Hausdorff Distance)를 이용한 눈 개폐 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출과 눈 개폐 감지로 크게 구분된다. 얼굴 영역의 검출을 위하여 고정 크기의 영역 내에서 픽셀 값을 이용하는 지역 구조특성의 MCT (Modified Census Transform)특징기반 방법을 사용하였다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD를 이용하여 눈의 위치 및 개폐를 판단한다. 얼굴 검출의 처리절차는 먼저, 오프라인에서 다양한 얼굴 영상에 대해 MCT 이미지를 생성하고, 이를 기반으로 PCA를 이용하여 기준이 되는 특징벡터들을 추출한다. 다음으로, 온라인에서는 입력되는 실험 영상 내에서 새롭게 추출된 특징벡터들과 기준이 되는 특징 벡터들 간의 유클리드 거리를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 순서로 진행된다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD 기반의 눈 영역 검출과 템플릿 매칭을 수행하여 눈의 개폐를 감지한다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위하여 그레이 스케일 영상 (30FPS, $320{\times}180$)을 입력으로 실험을 수행한 결과, 눈 계폐 검출율에서 평균 94.04%의 정확도를 달성하였다.
본 연구는 공간작업기억과 비공간작업기억의 유지 처리에 대한 영역특수모형과 처리특수모형을 검증하고자 수행한 사건유관 fMRI 연구이다. 지연반응과제에서 얼굴자극을 표적자극으로 사용하고 표적자극의 수를 달리하여 기억부하를 조작하였으며 일정한 지연기간 후 위치 및 얼굴 재인판단을 요구하였는데, 지연 동안 정보유형(위치와 얼굴)이 기억부하효과의 신경상관물에 미치는 영향을 뇌영상 처리로 분석하였다. 독립변인은 정보유형(자극영역)과 기억부하(표적자극의 수)로서, 정보유형변인은 얼굴작업기억(비공간작업기억) 및 공간작업기억의 두 수준, 기억부하변인은 표적자극이 1개인 조건(저부하)과 3개인 조건(고부하)이었다. 행동수행 분석 결과, 재인정확도에 있어 얼굴작업기억과 공간작업기억 간에는 차이가 없었으며 두 작업기억 모두에서 동등한 정도의 기억부하효과가 확인되었다. 뇌 영상분석 결과, 유지단계에서 전전두피질의 하측 및 중/상측영역이 모두 얼굴작업기억과 공간작업기억 양자와 관련되고 특히 VLPFC가 두 작업기억에 공통적으로 관련된다는 것이 밝혀졌는데, 이러한 결과는 처리성분에 따른 전전두피질의 기능적 전문화를 주장하는 처리특수모형에 더 잘 부합된다.
본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.
인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문은 복합적인 상황을 고려한 데이터를 이용하여 얼굴인식을 하는 연구로서, 이산 웨이블렛을 기반으로 하는 다 해상도 분석 방법을 사용하고, 각 해상도로 분해된 영상 중, 스케일 함수에 의해 사영되어진 영역에 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여, 도출된 결과가 기존의 방법들에 비해 더 안정된 성능을 나타냄을 보이고자 한다. 이를 위해, 웨이블렛을 적용하지 않은 이미지에 PCA, LDA, ICA를 이용한 결과와 웨이블렛을 적용한 이미지에 통계적 방법들을 이용한 경우, 그리고 웨이블렛의 각 대역에 통계적인 방법을 적용한 후, 대수적인 합을 하였을 때의 인식율을 학습과 검증의 이미지배열을 바꾸어 가며 총 열여덟회 실험하였다. 이에, 본 논문에서 제안한 방법이 이미지 배열에 영향을 덜 받는 안정적인 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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